(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211250350.4 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 深圳中科天巡信息技 术有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区招商街 道水湾社区太子路111号水湾壹玖柒 玖广场(二期)15G (72)发明人 王恺　姜翊　 (74)专利代理 机构 佛山粤进知识产权代理事务 所(普通合伙) 44463 专利代理师 耿鹏 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06V 10/24(2022.01) G06V 10/30(2022.01)G06V 10/40(2022.01) G06V 20/00(2022.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的港口运营调度方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的港口运 营调度方法及系统。 本发明通过 实时获取港口航 运图像数据得到船舶货物预测信息与船舶返港 预测时间信息， 并精准地分析出适合当前船舶返 港的优选区域， 从而提高了港口船舶运输效率。 另外， 本发 明通过获取分析运输区域中的集卡调 度状态信息， 得到具有高效的集卡运输路线数 据， 能够进一步提高港口运输作业的畅通性， 从 而提高港口总体的运作效率， 实现港口的高度经 济价值。 权利要求书3页 说明书12页 附图2页 CN 115456474 A 2022.12.09 CN 115456474 A 1.一种基于人工智能的港口运营调度方法， 其特 征在于， 包括： 实时获取港口航运图像数据， 根据图像数据进行图像识别与分析， 得到船舶货物预测 信息与船舶返港预测时间信息； 实时获取港口卸货区域信 息， 根据港口卸货区域信 息进行港口区域划分与区域作业量 分析， 得到 子区域作业预测时间信息； 将子区域作业预测时间信 息与船舶 返港预测时间信 息进行信 息比较与筛选， 得到优选 子区域信息； 根据优选子区域信息， 获取预设范围内集卡调度状态信息， 根据集卡调度状态信息进 行线路规划， 得到集 卡运输路线数据； 将优选子区域信息与集 卡运输路线数据发送至预设终端设备进行显示。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法， 其特征在于， 所述实 时获取港口航运图像数据， 根据图像数据进行图像识别与分析， 得到船舶货物预测信息与 船舶返港预测时间信息， 之前包括： 从船舶大 数据中获取港口船舶图像数据； 将港口船舶图像数据进行图像降噪并提取 船舶特征值， 得到船舶图像特 征； 将所述船舶图像特 征与与对应的船舶编号进行关联， 得到船舶对比图像数据； 构建船舶对比图像数据库， 将船舶对比图像数据导入船舶对比图像数据库。 3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法， 其特征在于， 所述实 时获取港口航运图像数据， 根据图像数据进行图像识别与分析， 得到船舶货物预测信息与 船舶返港预测时间信息， 之前包括： 获取港口航 运图像数据； 根据航运图像数据进行图像降噪、 平 滑、 色彩增强预处 理， 得到增强图像数据； 将增强图像数据进行船舶识别， 并将船舶图像区域进行最小化选取， 得到船舶区域图 像数据； 将船舶区域图像数据与船舶对比图像数据进行图像特征对比， 得到船舶货物区域图像 数据； 将货物区域图像数据与船舶区域图像数据进行货物识别与图像比例分析， 得到船舶货 物预测信息 。 4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法， 其特征在于， 所述实 时获取港口航运图像数据， 根据图像数据进行图像识别与分析， 得到船舶货物预测信息与 船舶返港预测时间信息， 还 包括： 根据港口航运图像数据进行船舶与参照物识别并进行相对位置分析， 得到基于图像的 船舶位置信息与参照物位置信息； 获取港口总体图像数据， 根据港口总体图像数据进行二维地图构建， 得到港口二维地 图模型； 将船舶位置信息与参照物位置信息导入港口二维地图模型进行位置相对距离计算分 析， 得到船舶返港距离信息； 根据船舶返港距离信息进行时间预测， 得到船舶返港预测时间信息 。 5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法， 其特征在于， 所述实权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115456474 A 2时获取港口卸货区域信息， 根据港口卸货区域信息进行港口区域划分与区域作业量分析， 得到子区域作业预测时间信息， 具体为： 获取港口卸货区域信息中的卸货区域 面积信息； 根据面积信息进行区域划分， 得到N个卸货子区域； 获取卸货子区域中的卸货量信 息与人员调配信 息， 根据所述卸货量信 息与人员调配信 息进行作业时间预测， 得到 子区域作业预测时间信息 。 6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法， 其特征在于， 所述将 子区域作业预测时间信息与船舶返港预测时间信息进 行信息比较与筛选， 得到优选子区域 信息， 具体为： 将子区域作业预测时间信 息与船舶 返港预测时间信 息进行时间差值计算， 得到时间差 值； 若时间差值小于预设差值， 则将对应的子区域标记为第一子区域； 将当前第一子区域内的人员调配信 息与卸货区域大小信 息进行综合分析， 得到最大作 业量信息； 根据船舶货物预测信 息得到预测作业量信 息， 将预测作业量信 息与最大作业量信 息进 行信息比较； 若预测作业量大于最大作业量， 则将第一子区域与相邻区域进行区域合并， 并将合并 后的区域进行信息整理， 得到优选 子区域信息 。 7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法， 其特征在于， 所述根 据优选子区域信息， 获取预设范围内集卡调度状态信息， 根据集卡调度状态信息进行线路 规划， 得到集 卡运输路线数据， 具体为： 获取港口作业 运输区域图像数据； 根据港口作业 运输区域图像数据构建运输区域 三维地图模型； 根据港口作业运输区域图像数据进行障碍物特征识别与道路特征识别， 得到道路区域 图像数据与障碍物区域图像数据； 将道路区域图像数据、 障碍物区域图像数据与港口作业运输区域图像数据进行图像相 对位置分析， 得到道路位置信息与障碍物位置信息； 将道路位置信息与障碍物位置信息导入运输区域 三维地图模型。 8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的港口运营调度方法， 其特征在于， 所述根 据优选子区域信息， 获取预设范围内集卡调度状态信息， 根据集卡调度状态信息进行线路 规划， 得到集 卡运输路线数据， 还 包括： 根据优选 子区域信息得到优选 子区域位置信息与运输起末点信息； 根据优选子区域位置信息， 通过通信装置， 获取预设范围内集卡位置信息与集卡数量 信息； 将集卡位置信息、 集卡数量信息、 运输起末点信息导入运输区域三维地图模型进行路 径分析， 得到集 卡运输路线数据。 9.一种基于人工智能的港口运营调度系统， 其特征在于， 该系统包括： 存储器、 处理器， 所述存储器中包括基于人工智能的港口运营调 度方法程序， 所述基于人工智能的港口运营 调度方法程序被所述处 理器执行时实现如下步骤：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115456474 A 3